# import cv2
# import numpy as np
 
# # 读取马赛克图像
# mosaic_image = cv2.imread('./img/2.png', cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2)
 
# # 获取图像尺寸
# h, w = mosaic_image.shape[:2]
 
# # 创建一个和马赛克图像一样大小的掩模，值全为0
# mask = np.zeros((h, w), np.uint8)
 
# # 定义马赛克块的大小
# mosaic_block_size = 20
 
# # 在掩模上绘制白色区域来恢复原始图像
# for y in range(0, h, mosaic_block_size):
#     for x in range(0, w, mosaic_block_size):
#         mask[y:y+mosaic_block_size, x:x+mosaic_block_size] = 255
 
# # 应用掩模
# recovered_image = cv2.bitwise_and(mosaic_image, mosaic_image, mask=mask)
 
# # 显示原图和恢复后的图像
# cv2.imshow('Original Mosaic', mosaic_image)
# cv2.imshow('Recovered Image', recovered_image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()


# import cv2
# import pytesseract

# # 读取图像
# image = cv2.imread('/2.png')

# # 使用Tesseract OCR识别文字
# text = pytesseract.image_to_string(image)

# # 将识别出的文字区域覆盖掉
# d = pytesseract.image_to_boxes(image)
# for b in d.splitlines():
#     b = b.split(' ')
#     image = cv2.rectangle(image, (int(b[1]), int(b[2])), (int(b[3]), int(b[4])), (255,255,255), -1)

# # 显示处理后的图像
# cv2.imshow('Result', image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

# import cv2
# import numpy as np

# # 载入图像和掩码图像
# image = cv2.imread('./img/2.png')
# mask = cv2.imread('./img/2.png', 0)

# # 应用inpainting
# inpaint_radius = 100  # inpainting处理时考虑的周围像素的半径
# inpainted_image = cv2.inpaint(image, mask, inpaint_radius, cv2.INPAINT_TELEA)

# # 显示结果
# cv2.imshow('Original Image', image)
# cv2.imshow('Mask', mask)
# cv2.imshow('Inpainted Image', inpainted_image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()


# import cv2
# import numpy as np

# # 加载图片
# image_path = './img/2.png'
# image = cv2.imread(image_path)

# # 假设马赛克覆盖的区域已知，并创建一个相同大小的掩码图像
# # 在这个例子中，我们假设需要被修复的区域是图像的一部分
# # 注意：实际应用中需要根据具体情况生成mask
# mask_height, mask_width = 10, 100  # 根据实际情况调整
# mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
# mask[175:175+mask_height, 130:130+mask_width] = 255  # 假设马赛克位于 (50, 50) 至 (150, 150)

# # 使用Telea算法进行Inpainting尝试修复马赛克区域
# inpaint_radius = 3  # 可以调整半径大小以适应不同的需求
# inpainted_image = cv2.inpaint(image, mask, inpaint_radius, cv2.INPAINT_TELEA)

# # 显示原图与修复后的图像
# cv2.imshow('Original Image', image)
# cv2.imshow('Mask', mask)
# cv2.imshow('Inpainted Image', inpainted_image)

# # 等待按键后关闭所有窗口
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

import cv2
import torch
from some_deep_learning_model import DeepLearningModel  # 假定的深度学习模型

def load_model():
    """
    加载预训练的深度学习模型。
    """
    model = DeepLearningModel(pretrained=True)  # 假设我们有一个预训练好的模型
    model.eval()  # 设置为评估模式
    return model

def remove_mosaic(image_path, model):
    """
    使用深度学习模型去除图像中的文字马赛克。
    """
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 预处理图像以适应模型输入需求（例如：缩放、归一化等）
    preprocessed_image = preprocess_image(image)
    
    # 将图像转换为模型所需的输入格式（例如：Tensor）
    input_tensor = to_input_tensor(preprocessed_image)
    
    # 使用模型进行预测
    with torch.no_grad():  # 不计算梯度，以减少计算量
        output = model(input_tensor)
    
    # 后处理模型输出，得到去除马赛克的图像
    final_image = postprocess_output(output)
    
    return final_image

def main():
    model = load_model()
    image_path = './img/2.png'
    result_image = remove_mosaic(image_path, model)
    
    # 显示或保存结果
    cv2.imshow('Result', result_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

